JSON Canvas - это открытый формат файлов, предназначенный для бесконечных данных, позволяющий пользователям визуализировать и пространственно упорядочивать информацию для улучшения ее организации.
Он обеспечивает долговечность, читаемость, совместимость и расширяемость данных, созданных с помощью приложений infinite canvas, используя расширение .canvas, и может быть свободно интегрирован в различные инструменты и приложения.
Файлы JSON Canvas, такие как logo.svg и readme.md, изначально разработанные для Obsidian, имеют открытый исходный код под лицензией MIT с навигационными ссылками, например spec/1.0.md, для получения дополнительных сведений.
Obsidian представила JSON Canvas, открытый формат файлов для бесконечных данных, призванный упростить компоновку документов и объектов с простыми связями.
Пользователи неоднозначно отреагировали на эту новость: одни выразили обеспокоенность отсутствием предрелизной консультации, другие оценили усилия Obsidian по сбору отзывов сообщества.
Обсуждаются сравнения между JSON Canvas и Markdown, подче ркивается важность открытых форматов файлов, переносимости данных и совместной разработки в canvas-приложениях.
Постоянная Хаббла, имеющая решающее значение для определения скорости расширения Вселенной, вызвала споры из-за противоречивых измерений.
Космический телескоп "Джеймс Уэбб" подтверждает результаты измерений космического телескопа "Хаббл" и позволяет по-новому взглянуть на скорость расширения.
Это подтверждение заставляет задуматься о скрытых переменных, влияющих на скорость расширения, и побуждает ученых углубиться в исследования с помощью более точных данных с обоих телескопов.
В ходе обсуждения рассматриваются скорость расширения Вселенной и исторические методы измерения небесных расстояний, упоминаются исторические личности и космологические концепции.
Обсуждаются различные теории расширения Вселенной, феномен красного смещения и возраст галактик, подчеркивается постоянное изучение законов физики и сложности Вселенной.
Также рассматриваются ограничения в существующих космологических моделях и важность дальнейшего совершенствования космологии.
Новая возможность в Python/Cpython позволяет отключить глобальную блокировку интерпретатора (GIL) с помощью переменной окружения PYTHON_GIL=0 или опции -X gil=0.
Эта возможность доступна в сборках со свободным потоком и требует дополнительной работы по повторному включению GIL при загрузке несовместимых расширений.
Для подтверждения эффективности этой новой возможности были разработаны тестовые примеры.
Дискуссии на GitHub сосредоточены на повышении скорости Python за счет обсуждения возможности отключения глобальной блокировки интерпретатора (GIL)".
Сравниваются Python, Java и C++; обсуждаются такие разнообразные инструменты, как Mojo, Pytorch и Taichi".
В беседе рассматриваются вопросы сложности языка, его эволюции, кривых обучения, параллелизма и альтернатив, таких как Go, Rust и C#, а также компромиссы в скорости, простоте использования и производительности при выборе языка программирования."
В учебном пособии рассматриваются диффузионные модели для генеративного моделирования, в частности выборка из мультимодальных распределений, охватывающие теорию, реализацию и обучающий код.
В нем особое внимание уделяется обучению нейронных сетей предсказывать направление шума, различным графикам шума и методам обесцвечивания для проецирования массивов данных.
В статье представлен эффективный сэмплер, использующий градиентную оценку, обсуждается сэмплер DDIM для повышения качества сэмплирования, а также приводится код обучения диффузионных моделей изображений, демонстрирующий многообещающие результаты на наборе данных FashionMNIST.